Qu'est-ce que l'ingestion de données?

ingestion de données est le processus de collecte et d'importation de données provenant de diverses sources dans un dépôt central à des fins de stockage et d'analyse. Elle est essentielle à toute stratégie de gestion des données , car elle permet aux entreprises d'accéder aux données et de les utiliser efficacement dans différents systèmes. Les principaux aspects de l'ingestion de données sont les suivants

• Collecter des données provenant de diverses sources (applications, cloud, bases de données, dispositifs IoT, etc.)
• Support l'ingestion par lots ou en temps réel en fonction des besoins de l'entreprise.
• cohérence, qualité et sécurité des données au cours du processus d'ingestion.
• Intégrer les données dans des systèmes en aval à des fins d'analyse ou d'utilisation opérationnelle.

Qu'est-ce que l'ingestion de données?

L'ingestion de données est essentielle pour toute entreprise moderne qui s'appuie sur des données pour prise de décision. Dans sa forme la plus simple, il s'agit de la première étape du déplacement des données provenant de diverses sources vers une plateforme de données centralisée à des fins de stockage, de traitement ou d'analyse. Que la source soit basée sur le cloud, sur site ou sur des appareils IoT, l'ingestion de données garantit que les informations sont correctement formatées et organisées pour une utilisation ultérieure dans un pipeline de données.

Sans une ingestion de données adéquate ingestion de données données, les entreprises sont confrontées à de nombreux défis, qu'il s'agisse d'ensembles de données incomplets ou d'un traitement inefficace qui pourrait retarder l'analyse. La possibilité d'ingérer des données à grande échelle - que ce soit en temps réel ou par traitement par lots - a un impact direct sur la capacité d'une entreprise à acquérir des connaissances concurrentielles et à optimiser ses opérations.

Où l'ingestion de données se situe dans le pipeline de données

l'ingestion de données constitue la couche couche fondamentale du pipeline de donnéesqui achemine les données des sources vers des référentiels où elles peuvent être analysées ou stockées. Dans le cadre plus large du pipeline, l'ingestion est le processus qui garantit que toutes les données pertinentes provenant de diverses sources sont introduites dans un système dans un format cohérent et utilisable.

Dans un pipeline de données classique, l'ingestion est suivie d'une transformation des données. Les données ingérées sont nettoyées, formatées et enrichies avant d'être stockées dans un entrepôt de données, un lac de données ou un autre système de stockage, ou d'être transférées vers une application cible. De là, elles peuvent être traitées, interrogées ou utilisées pour générer des informations à l'aide d'outils d'analyse. Sans une ingestion de données appropriée, l'ensemble du pipeline de données peut s'effondrer et entraîner des retards, des ensembles de données incomplets ou des erreurs dans les rapports d'activité.

Types d'ingestion de données

L'ingestion de données se présente sous deux formes principales, en fonction de la vitesse et de la fréquence de la collecte des données :

ingestion de données par lots

Cette méthode permet de collecter et de traiter les données à intervalles réguliers. Elle est idéale pour les entreprises qui n'ont pas besoin de mises à jour en temps réel, telles que les entreprises qui produisent des rapports nocturnes ou qui traitent de gros volumes de données historiques.

ingestion de données en temps réel

Comme son nom l'indique, cette méthode ingère les données au fur et à mesure qu'elles sont créées, ce qui permet des mises à jour quasi instantanées. L'ingestion en temps réel est essentielle pour des applications telles que la détection des fraudes, où une action immédiate est requise sur la base des données les plus récentes.

Le choix entre l'ingestion par lots et l'ingestion en temps réel dépend de la manière dont les données sont utilisées. Cependant, la plupart des entreprises utilisent une combinaison des deux, en fonction des flux de données spécifiques concernés.

Méthodes d'ingestion de données

Plusieurs méthodes d'ingestion de données peuvent être appliquées pour répondre aux différents besoins des entreprises. Le cadre d'ingestion de données finalement utilisé dépend des sources de données et des besoins d'ingestion de l'entreprise. Vous trouverez ci-dessous une présentation des méthodes d'ingestion de données les plus courantes :

• Ingestion par le biais de paramètres : Cette méthode permet d'ingestion de données en fonction de paramètres prédéfinis, tels que des intervalles de temps ou des déclencheurs spécifiques. Par exemple, une entreprise peut définir des paramètres pour que les données relatives aux ventes soient ingérées toutes les 24 heures.
• Ingestion de données de tableaux : L'ingestion de données de tableaux structurés - tels que des tableaux ou des matrices - implique généralement la manipulation de plusieurs lignes et colonnes d'informations. Cette méthode est couramment utilisée dans les processus d'ingestion de bases de données ou de feuilles de calcul.
• Saisie de enregistrement transactions : Courante dans les services bancaires et financiers, cette méthode permet d'ingérer les enregistrements de transactions individuelles au fur et à mesure qu'ils sont générés. L'ingestion en temps réel est généralement requise pour ces systèmes en raison de la nature critique des données.
• enregistrement fichiers : De nombreuses entreprises s'appuient sur l'ingestion de données à partir de fichiers plats - comme CSV ou JSON - qui stockent des données structurées ou semi-structurées. Cette méthode est souvent utilisée pour ingérer des données archivées.
• L'ingestion de données dans le nuage : Avec l'essor de l'informatique dans le cloud, l'ingestion de données directement à partir de services ou d'applications basés sur le cloud est devenue courante. L'ingestion de données dans le nuage consiste à capturer des données à partir de services dans le nuage comme AWS ou Google Cloud, et prend souvent en charge l'intégration des données en vue d'une analyse plus poussée.
• L'ingestion de données sur le commerce et les jeux : Ces deux secteurs dépendent fortement de l'ingestion de données en temps réel. Par exemple, une plateforme de négociation d'actions peut ingérer des données de marché en temps réel pour mettre à jour les prix instantanément, tandis que plateformes jeux capturent les données d'interaction des joueurs pour améliorer l'expérience utilisateur et la personnalisation.
• Ingestion d'enregistrements de bases de données : L'ingestion de bases de données relationnelles ou non relationnelles consiste à extraire des données de plusieurs tables, en veillant à ce que les données soient cohérentes et à jour. Cette opération peut être effectuée par lots ou en temps réel, en fonction des besoins du système.
• Intégrer des données dans une base de données : Pour de nombreuses entreprises, la destination des données ingérées est une base de données. Ce processus consiste à transformer les données brutes en formats structurés qui peuvent être organisés efficacement.
• Streaming ingestion de données: Cette méthode est utilisée lorsque les données sont générées en continu et doivent être traitées en temps réel. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser Apache Kafka pour traiter des flux continus de données de journaux, de mises à jour de réseaux sociaux ou de données de capteurs.
• IoT ingestion de données: Les appareils IoT étant de plus en plus répandus, l'ingestion de données provenant de capteurs, d'appareils et d'applications est devenue cruciale. L'ingestion de données IoT permet aux entreprises de capturer et d'analyser les données des appareils en temps réel afin d'obtenir des informations sur l'état des machines, la consommation d'énergie ou le comportement des utilisateur .

Défis et bonnes pratiques en matière d'ingestion de données

Malgré son importance, qu'est-ce que le processus d'ingestion de données sans sa part de défis ? Pour garantir une ingestion efficace, précise et évolutif , il faut surmonter plusieurs obstacles :

• cohérence données : Lorsqu'il s'agit de sources de données multiples, il peut être difficile de s'assurer que les données restent cohérentes, en particulier lors de l'ingestion en temps réel.
• Traitement en temps réel : Alors que le besoin d'informations immédiates s'accroît, l'ingestion de données en temps réel peut peser sur les ressources du système et nécessiter des modifications de l'infrastructure pour gérer des flux continus.
• Qualité des données : L'ingestion de données brutes conduit souvent à des incohérences ou à des ensembles de données incomplets et peut également entraîner des coûts inutiles en raison du traitement de données inutiles ou inexactes. La mise en œuvre de processus de nettoyage et de validation appropriés est essentielle.

Les meilleures pratiques pour une ingestion de données réussie :

• Utiliser des plateformes intégration de données qui rationalisent l'ingestion de données provenant de diverses sources.
• Priorité à l'évolutivité pour s'assurer que le processus d'ingestion peut traiter efficacement des volumes plus importants au fur et à mesure que le volume et la complexité des données augmentent.
• Mettre en place des systèmes de surveillance pour détecter les goulets d'étranglement ou les erreurs au cours du processus d'ingestion.

En suivant ces pratiques, les entreprises peuvent s'assurer que leurs processus d'ingestion sont efficaces, fiables et évolutif.

Le rôle de l'intégration des données dans la simplification de l'ingestion

L'intégration des données est cruciale pour simplifier le processus d'ingestion en combinant des données provenant de différentes sources dans un système unifié. Pour les entreprises qui traitent de multiples flux de données - tels que le cloud, l'IoT et les bases de données - une approche intégrée de l'ingestion de données élimine les silos et améliore l'accessibilité des données dans l'ensemble de l'organisation.

Par exemple, en utilisant une plateforme d'intégration de données au niveau de l'entreprise, une société peut automatiser l'ingestion de données provenant de services en nuage et de bases de données internes, créant ainsi un pipeline de données. Les plateformes intégration peuvent également prendre en charge la transformation des données pour s'assurer qu'elles respectent le format cible nécessaire. Cela permet d'accélérer le processus d'ingestion et de s'assurer que les données sont formatées, nettoyées et prêtes pour l'analyse.

L'intégration des données constitue l'épine dorsale d'un processus d'ingestion bien optimisé, réduisant la complexité de la gestion des différents flux de données et garantissant la livraison de données précises en temps voulu.

Actian et l'ingestion de données

La plateforme de données Actian offre aux entreprises une solution puissante pour gérer les complexités de l'ingestion de données. Actian offre de solides capacités d'ingestion de données à partir d'un large éventail de sources, y compris les services cloud, les appareils IoT et les bases de données existantes. En automatisant une partie importante du processus d'ingestion, la plateforme réduit la charge des équipes informatiques tout en garantissant que les données sont facilement disponibles pour l'analyse et la prise de décision.

L'un des principaux atouts d'Actian est sa capacité à gérer l'ingestion de données en temps réel et par lots, ce qui offre une grande souplesse aux entreprises dont les besoins en matière de données sont diversifiés. En outre, les capacités d'intégration des big data d'Actian permettent aux entreprises de combiner de manière transparente des données provenant de sources multiples, offrant ainsi une vue unifiée de l'entreprise.

Pour les entreprises qui cherchent à intégrer, transformer et gérer leurs données, la plateforme complète d'Actian offre l'évolutivité, la performance et la sécurité nécessaires pour support croissance de l'entreprise axée sur les données. Elle peut même contribuer aux efforts d'intégration et de qualité des données d' une entreprise.

Qu'est-ce que le processus d'ingestion de données ? Pour les organisations modernes, ce processus garantit que les données provenant de diverses sources sont collectées, traitées et mises à disposition à des fins d'analyse. Qu'il s'agisse d'une ingestion par lots ou en temps réel, les entreprises doivent privilégier l'évolutivité, l'efficacité et l'intégration pour gérer efficacement des volumes de données croissants.

En relevant les défis de la cohérence données, du traitement en temps réel et de la qualité des données, les entreprises peuvent optimiser leurs processus de gestion des données. pipelines d'ingestion de données afin d'obtenir des informations opportunes et exploitables. Avec des solutions telles que la plateforme de données Actianles entreprises disposent des outils nécessaires pour mettre en place des processus d'ingestion efficaces et évolutif qui leur permettent de réussir à long terme dans l'économie d'aujourd'hui axée sur les données.

Principaux enseignements